Machine Learning / AI
Mi a különbség a Series és a DataFrame között a pandas-ban?
Mi az az ELBO és miért maximalizálják?
Vegyük át a feltételeket: milyen fizetési sávot fontolgatsz, távoli/iroda/hibrid?
Mi az a multi-query figyelem és hol használják?
Mi az az OCR, és milyen lépésekből áll a pipeline (detektálás → felismerés)?
(Miután tisztáztuk az interjúztatónál) Hogyan fogalmazzuk meg most a feladatot és a megközelítést, figyelembe véve, hogy az item-ajánlások már léteznek, és a blokkokat a főoldalon anélkül kell elhelyezni, hogy tartalmat duplikáljunk?
Hogyan hozzunk létre jellemzőket a modellhez a trend és a csúcspont alapján a metrikákban?
Mi a különbség az apply és a map módszerek között a Pandas-ban?
Miért használják gyakran a normális eloszlást a statisztikában és a gépi tanulásban?
Mennyi ideig tartott a projekt?
És mit tettek, ha a modell érvénytelen argumentumot adott?
Meséld el karrierutadat — hogyan kerültél a Data Science-ba?
Mit tegyünk különböző időbeli granularitású adatokkal: egyesek óránként, mások naponta kerülnek rögzítésre?
Hogyan kerülhető el, hogy a modell a negatív példák készítésének heurisztikáját tanulja meg a generalizálás helyett?
Meséljen a FlashAttention-ről és arról, hogy milyen memória problémákat old meg.
Milyen jellemzői vannak a geospaciális vetületeknek (UTM, EPSG, WGS84)?
Mennyire ismeri az outstaff formátumot?
Hogyan lehet ezt technikailag megcsinálni — hogy a kattintásnak magasabb helyen kell lennie, mint a skip és hasonlók?
Teljesen visszakeresési részt csak egy cross-encoderrel, bi-encoder nélkül lehet-e építeni?
Egy modellt használt minden ügynöknél, vagy különbözőeket?